Foregående: Afslutning
Op: FAMØS september 1996
Næste: Nogle kedeligetekniske data
Dette afsnit indeholder hele algoritmen for beregning af
kohonenfunktionen.
Kohonenfunktionen
har
funktionsværdien
hvor
er nummeret på den vindende neuron.
Kohonen-nettet er et
(hvor
) netværk af enheder. Hver af disse enheder har
tilskrevet en værdi
, hvor
er et vektorindeks.
betegner iterationsnummeret. Lad
betegne det t'te input.
- Trin 0
- Initialisér alle vektorer
med fx små
tilfældige værdier. Det er vigtigt, at vektorerne starter med
forskellige værdier.
- Trin 1
- Præsenter inputvektoren
for alle neuroner
og find vinderen. Dvs. find
, for hvilket
- Trin 2
- Opdatér vektorerne
:
- Trin 3
- Opdatér nabofunktionen
, sådan
at graden af naboskab langsomt aftager med iterationsantallet.
- Trin 4
- Opdatér indlæringskoefficenten
, så den
aftager med iterationsantallet.
- Trin 5
- Hvis vektorerne
stadig forandrer sig, så opdateres
iterationstælleren t og trinene 1-5 gentages.
famos@math.ku.dk
Sun Sep 22 00:34:24 MET DST 1996